Como funciona
A qualidade do modelo de IA é igual à qualidade do dado que alimenta ele. Treinar com dataset ruim produz IA ruim — não tem atalho.
A ferramenta avalia o seu dataset em 8 critérios ponderados: volume de amostras, diversidade de classes, balanceamento, qualidade das labels, ausência de ruído, cobertura de casos extremos, atualização temporal e consentimento LGPD. Cada critério recebe nota de 0 a 5. O resultado é um score de 0 a 100 com classificação (Excelente, Bom, Moderado ou Insuficiente) e 3 recomendações focadas nos critérios mais fracos.
Por que avaliar o dataset antes de treinar
Modelo treinado com dado enviesado gera resposta enviesada. Dado desbalanceado faz a IA errar justamente nas classes minoritárias — que costumam ser as que mais importam. E treinar com dado sem consentimento LGPD é risco jurídico real.
A ferramenta não substitui um cientista de dados, mas responde rápido se vale começar a investir em IA com o dado que você tem hoje ou se precisa limpar o dataset antes.
Quer conversar sobre o seu caso?
A estimativa ajuda a decidir o próximo passo. O diagnóstico gratuito (30 min, online) avalia o seu pipeline de dados de verdade e aponta onde vale investir primeiro.